计及全寿命周期成本的两阶段电动汽车充电网络规划模型

电动汽车产业推进依赖于其充电网络,设计了电动汽车充电网络的两阶段规划模型,模型第一阶段运用伏罗诺伊图,根据充电站数目以全体充电站服务半径之和最大对充电站进行选址。模型第二阶段基于全寿命周期成本理论,考虑规划过程中的不确定性因素,建立了计及用户便利度修正因子的充电网络定容模型。定容模型在第一阶段选址基础上,通过充电负荷转移效应确定充电负荷需求,以最小全寿命周期成本为目标,规划定容结果。最后,运用将莱维飞行与传统粒子群算法相结合的混合搜索算法对上述规划模型进行求解,通过规划实例验证了所提模型的有效性。

基于数据挖掘的电动汽车充电设施配置与两阶段充电优化调度

电动汽车充电负荷的大量增长将对电力系统安全运行带来严重影响。该文基于配变运行数据进行了充电区域的充电设施配置并设计了电动汽车三相调控充电方法。首先通过数据挖掘,获取配电变压器历史功率冗余度与相偏差度,根据冗余度与相偏差度进行了充电区域充电设施配置。接下来建立了电动汽车充电三相优化调控的两阶段优化模型,优化第一阶段根据实时潮流对电动汽车接入位置进行优化选择。优化第二阶段,基于负荷走势特征值,结合系统三相运行状态,对电动汽车进行充电功率控制。算例结果表明,该文所提充电设施规划方法,能够在系统安全水平内降低配电变压器功率冗余度。三相调控模型可以在满足电动汽车用户充电需求的前提下改善系统三相运行状态。

基于分位数半径的动态K-means算法

K-means算法是应用最广泛的聚类算法之一,但存在明显缺陷:对初始值敏感,还需给定类的数目.层次K-means算法提出将多次k取固定值的K-means运算所得到的中心点作为类的代表,并通过对这些中心点进行层次聚类来得到更好的初始聚类中心,然而在中心的融合过程中并没有有效利用类的几何信息.从类的几何特征入手,提出一种基于类的分位数半径的动态K-means算法(QRD K-means).此算法在层次K-means的基础上令每次K-means运算的k值变动起来,且又引入了分位数半径的概念,用样本点到类中心距离的分位数作为类的半径,将样本点间的关系简化为各个类的分位数半径与类中心的关系.通过中心点间距离与分位数半径大小的比较对中心点进行融合形成新类,从而快速给出良好的聚类结果,同时也确定了类的数目.在仿真实验中,通过与不同算法在时间和分类精确度上的比较分析,也证明该方法快速有效.

预制舱式变电站设计及应用探索

预制舱式变电站作为一种新型智能变电站建造模式,其建设规范尚未形成统一的行业标准。为解决这一问题,从建站模式、标准化建设、智能化解决方案等方面着手,提出了预制舱式变电站的设计技术要求。以粤东地区某220 kV变电站和某110 kV变电站作为设计实例,对比分析了依据《南方电网公司35 kV^500 kV变电站标准设计V2.1》的变电站设计方案和预制舱式变电站设计方案的技术经济指标。结果表明:预制舱式变电站可提高建站灵活性与场地空间利用率,缩短建设工期,降低工程成本,具有良好的社会经济效益及应用推广前景。最后,针对预制舱式变电站的设计和建设中需要注意的主要问题,提出了具体的优化建议。

充换电服务网络及其与配电网协同规划关键技术分析与研究

电动汽车是国家战略制高点和持续发展重要着力点,其产业推动依赖于充换电服务网络建设与发展。充换电负荷作为配电网增供终端推动负荷增长的同时,其服务网络影响并受制于配电网。二者形成的复杂技术经济动力学演进系统亟待研究。面向电动汽车产业在"示范推广-快速增长-平稳发展"的典型发展阶段中充换电负荷特性与类比、充换电设施配置、双网协同规划等领域的理论问题展开探讨,指出其中涉及的关键技术、难点和发展方向。